Обученный с помощью видеозаписей операций, экспериментальный хирургический робот выполнил все 17 этапов удаления желчного пузыря.
Крупный план инструментов хирургического робота SRT-H, используемых при автономном удалении желчного пузыря.
Синьхао Чен/Университет Джонса Хопкинса
Хирургический робот успешно выполнил ключевой этап удаления желчного пузыря без вмешательства человека, что ознаменовало собой важный шаг на пути к полностью автономным операциям.
Разработанная исследователями Университета Джонса Хопкинса и финансируемая правительством США, система продемонстрировала производительность экспертного уровня, адаптируясь к непредсказуемым условиям и реагируя на голосовые команды как человек-стажер.
Это достижение переводит хирургическую робототехнику с точного выполнения операций с помощью инструментов на интеллектуальное, интерактивное исполнение. Это первый случай, когда робот по-настоящему понял ход операции и адаптировался к ней в режиме реального времени.
От задач до полных процедур
Ранее хирургические роботы работали в строго контролируемых условиях, как и модель STAR 2022 года, созданная этой же группой.
STAR мог выполнять задачи только при условии предварительной маркировки ткани и предсказуемости условий окружающей среды. Он следовал строгому, пошаговому плану, выступая скорее в роли механического помощника, чем независимого хирурга.
Новая система SRT-H (иерархический хирургический робот-трансформер) представляет собой другой класс роботов.
Он выполнил 17-этапную операцию на желчном пузыре на реалистичной анатомической модели, включая определение протоков и артерий, наложение клипс и разрез хирургическими ножницами.
Ему приходилось обрабатывать анатомические изменения, реагировать на осложнения и работать, используя только визуальные подсказки, а не маркеры или фиксированные пути.
Учусь как хирург-ординатор
Вместо того чтобы заранее программировать каждый шаг, исследователи обучали SRT-H так же, как обучают молодого врача: показывая ему настоящие операции.
Робот изучал видеозаписи операций по удалению желчного пузыря у трупов свиней. Каждый этап сопровождался описанием задачи, что позволяло ему связывать движения с целью.
Во время пробных забегов исследователи также давали роботу голосовые команды, например: «возьмись за головку желчного пузыря» или «слегка сдвинь левую руку влево».
Робот реагировал и корректировал действия, обучаясь на основе этого взаимодействия. SRT-H, построенный на той же архитектуре машинного обучения, что и ChatGPT, использовал это сочетание визуального и вербального обучения для улучшения своей производительности.
Тест за тестом он выполнял работу со 100% точностью, даже при изменении условий. Кровоподобный краситель менял внешний вид ткани, а его начальное положение было случайным, но робот плавно адаптировался.
Готовы к непредсказуемым вызовам
В отличие от прежних систем, которые зависали в незнакомых ситуациях, SRT-H справилась со всеми сложностями реальной хирургии.
Помимо выполнения процедуры, он действовал в неожиданных ситуациях с точностью, которую часто можно встретить только у опытных хирургов.
«Это достижение позволяет нам отказаться от роботов, способных выполнять конкретные хирургические задачи, и перейти к роботам, которые действительно понимают хирургические процедуры», — заявил Аксель Кригер, ведущий исследователь и специалист по медицинской робототехнике в Университете Джонса Хопкинса.
«Это принципиально важное различие, которое значительно приближает нас к созданию клинически жизнеспособных автономных хирургических систем, способных работать в сложных и непредсказуемых условиях реального ухода за пациентами».
Теперь команда планирует испытать SRT-H на других типах хирургических операций, стремясь разработать полностью автономную систему, которая сможет выполнять целые операции самостоятельно, еще больше приближая будущее роботизированной хирургии к сегодняшним больницам.
Исследование опубликовано в журнале Science Robotics.
Sourse: interestingengineering.com
